中科院微小卫星创新研究院信号与信息处理考博复习需紧扣研究院在卫星通信、导航增强、遥感信息处理等领域的科研特色，构建"理论-实践-科研"三位一体的复习体系。建议从以下五个维度系统备考：

一、基础理论深度强化

1. 信号处理基础：重点突破《数字信号处理（奥本海默版）》中的傅里叶变换、小波变换、MIMO系统等核心章节，配合MATLAB完成20个典型算法实现（如自适应滤波器设计、时频联合分析）。

2. 信息论与编码：深入理解香农定理在卫星信道中的应用，完成《信息论基础》中信道编码、调制解调的专题研究，建立LDPC码在低轨卫星通信中的性能仿真模型。

3. 专用系统知识：系统学习《卫星通信系统导论》中的星地链路设计、导航信号体制（如伽利略/北斗多系统融合），掌握STK软件进行卫星轨道与通信覆盖仿真。

二、科研能力专项突破

1. 论文精读训练：精读近三年微小卫星领域顶刊论文（如IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems），建立包含200+研究方向的文献数据库，重点关注抗干扰通信、星载相控阵天线等方向。

2. 课题模拟申报：按照《国家重点研发计划申报指南》格式，完成3-5个卫星信息处理相关课题设计，重点突出创新性（如基于量子密钥分发卫星通信抗窃听方案）。

3. 代码能力提升：掌握Python在卫星大数据处理中的应用，完成基于TensorFlow的星载AI图像识别系统开发，实现遥感图像分类准确率≥95%。

三、实践应用场景融合

1. 仿真平台搭建：在NS3网络仿真器中构建低轨卫星互联网星座模型，验证多波束天线在动态信道下的性能衰减规律。

2. 硬件在环测试：使用Xilinx Zynq开发板实现QPSK信号收发系统，通过JESD204B接口完成星载AD/DA模块的实时处理验证。

3. 联合实验设计：与研究院实验室合作，开展"星载相控阵天线波束管理算法"联合实验，积累实测数据集（含至少100组信道测量样本）。

四、面试准备策略

1. 科研故事构建：提炼3个完整科研故事（问题发现-方法创新-成果验证），每个故事包含具体数据支撑（如"通过改进DFT算法使处理效率提升40%"）。

2. 技术路线推演：针对卫星导航增强、遥感图像重建等高频考点，准备5套技术方案对比分析（算法复杂度/硬件成本/精度等维度）。

3. 模拟答辩训练：每周进行3次全真模拟答辩，重点打磨"技术难点突破过程"和"未来研究方向"两个核心模块。

五、导师网络构建

1. 科研轨迹分析：系统梳理报考导师近五年承担的国家级项目（如"卫星互联网 precursor 专项"），整理出3-5个共性研究方向。

2. 个性化材料准备：针对导师近期发表的3篇论文，撰写包含技术改进点的延伸研究计划（如"在X导师的XX算法基础上，引入联邦学习实现分布式星载AI训练"）。

3. 预答辩沟通：提前2个月联系意向导师，通过邮件提交包含技术路线图、模拟实验数据的预研报告，建立初步学术连接。

建议每日保持4小时高效学习（早9-11，下午14-17），每周完成1次知识图谱更新（使用XMind构建信号处理知识网络），重点突破时采用番茄工作法（25分钟专注+5分钟复盘）。考博本质是学术潜力的预评估，需在3-6个月内形成可展示的科研能力闭环，建议9月前完成全部基础复习，10月起集中精力打磨研究计划与模拟答辩。